| ■ 영문 제목 : AI in Oil and Gas Market Report by Type (Hardware, Software, Services), Function (Predictive Maintenance and Machinery Inspection, Material Movement, Production Planning, Field Services, Quality Control, Reclamation), Application (Upstream, Downstream, Midstream), and Region 2024-2032 | |
 | ■ 상품 코드 : IMA05FE-Z3590 ■ 조사/발행회사 : IMARC ■ 발행일 : 2024년 4월 ■ 페이지수 : 137 ■ 작성언어 : 영문 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : 기술 및 미디어 |
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■ 보고서 개요
2023년 전 세계 석유 및 가스 분야의 AI 시장 규모는 27억 달러에 달했습니다. 앞으로 IMARC 그룹은 2024~2032년 동안 8.61%의 성장률(CAGR)을 보이며 2032년까지 시장이 57억 달러에 달할 것으로 예상하고 있습니다. 석유 및 가스 산업의 데이터 폭증, 운영 효율성에 대한 수요 증가, 안전에 대한 강조 증가, 엄격한 환경 규제 부과, 최근 인공지능(AI) 알고리즘의 기술 발전이 시장을 이끄는 주요 요인 중 일부입니다.
석유 및 가스 분야의 AI는 석유 및 가스 산업에서 프로세스를 최적화하고 안전을 강화하며 의사 결정을 개선하는 데 인공 지능(AI) 기술을 적용하는 것을 말합니다. 여기에는 신경망, 컴퓨터 비전, 머신러닝(ML), 로보틱스, 자연어 처리(NLP) 등이 포함됩니다. 석유 및 가스 분야의 AI는 저류층 시뮬레이션, 자동 시추, 예측 유지보수, 지질 매핑, 안전 모니터링, 프로세스 자동화, 자산 관리 등에 널리 사용되고 있습니다. 의사 결정, 비용 절감, 안전성 증대, 신뢰성 향상, 확장성 강화, 지속 가능성 증진에 도움을 줍니다.
석유 및 가스 산업 전반에서 자원을 최적화하고 운영을 간소화할 수 있는 비용 효율적인 솔루션을 제공하기 위해 AI를 광범위하게 채택하면서 시장 성장을 촉진하고 있습니다. 또한, 기업들이 규정을 준수하고 석유 및 가스 추출 과정에서 탄소 발자국을 최소화하기 위해 AI를 사용하도록 강요하는 엄격한 환경 규제가 시행되면서 시장 성장에 긍정적인 영향을 미치고 있습니다. 또한 최근 AI 알고리즘의 기술 발전과 컴퓨팅 성능의 향상으로 AI 기반 솔루션을 보다 실용적이고 효율적으로 구현할 수 있게 된 것도 시장 성장을 뒷받침하고 있습니다. 이 외에도 복잡한 작업을 수행할 숙련된 인력의 부족이 심화되면서 다양한 석유 및 가스 시추 작업에서 자동화 기능을 구현하기 위한 AI에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 지속 가능성에 대한 강조 증가, 운영 투명성에 대한 수요 증가, 석유 및 가스 탐사 증가 등 다른 요인들도 시장 성장을 견인할 것으로 예상됩니다.
석유 및 가스 시장의 AI 트렌드/동인:
석유 및 가스 산업의 데이터 폭발적 증가
석유 및 가스 산업은 센서, 시추 장비, 기타 다양한 운영 기술에서 발생하는 전례 없는 양의 데이터를 생성하고 있습니다. 기존의 데이터 분석 도구와 비교했을 때, AI는 이러한 데이터를 실시간으로 효과적으로 관리하고 해석하는 데 널리 사용되고 있습니다. 또한 방대한 데이터 세트를 탐색하여 패턴, 추세, 이상 징후를 조사할 수 있는 고급 분석 기능도 제공합니다. 이 외에도 AI는 원시 데이터를 시추 작업을 모니터링하고 공급망 프로세스를 최적화하는 데 활용할 수 있는 유용한 인사이트로 변환하는 도구를 제공합니다. 또한, 데이터를 이해하고 더 현명한 의사결정을 위한 전략적 자산으로 전환하기 위해 AI 솔루션에 투자하는 기업이 점점 더 많아지고 있습니다.
운영 효율성에 대한 수요 증가
석유 및 가스 산업은 복잡하고 종종 위험한 작업을 수반하기 때문에 세심한 계획과 실행이 필요합니다. 또한 운영 중 인적 오류, 장비 고장 또는 비효율성이 발생할 경우 상당한 재정적 손실이나 안전 위험이 발생할 수 있습니다. 이에 따라 AI 기술, 특히 머신러닝(ML)과 예측 분석은 이러한 운영을 크게 최적화할 수 있는 기능을 제공합니다. 또한 장비 고장을 사전에 예측하고 반복적인 작업을 자동화하며 시추 및 추출 공정의 정밀도를 향상시킬 수 있습니다. 또한 AI는 비용을 절감할 뿐만 아니라 수동 오류 및 시스템 장애와 관련된 위험도 최소화합니다. 결과적으로 운영 효율성은 석유 및 가스 산업에서 AI를 통합하는 주요 원동력입니다.
점점 더 강조되는 안전
심해 시추나 인화성 물질 작업 등 위험한 작업 특성으로 인해 석유 및 가스 산업에서 안전에 대한 강조가 커지면서 시장 성장에 탄력을 받고 있습니다. 또한 기존의 안전 조치로는 사고와 고장을 완전히 제거하기에는 역부족인 경우가 많습니다. 이에 따라 AI는 실시간 모니터링, 예측 분석, 자동화된 제어 시스템을 통해 고급 안전 프로토콜 계층을 제공합니다. 여러 센서의 데이터를 분석하여 잠재적 사고의 징후가 될 수 있는 불규칙성을 감지하여 사고가 발생하기 전에 예방 조치를 취할 수 있습니다. 또한 AI는 특정 고위험 작업을 자동화하여 잠재적으로 위험한 시나리오에서 수동 개입의 필요성을 줄일 수 있습니다. 결과적으로 안전 조치를 강화하기 위한 AI 기술의 도입은 시장 성장을 촉진하는 중요한 요인입니다.
석유 및 가스 산업 세분화에서의 AI:
IMARC Group은 2024-2032년 글로벌, 지역 및 국가 수준에서의 예측과 함께 글로벌 석유 및 가스 시장 보고서의 각 부문별 주요 동향에 대한 분석을 제공합니다. 이 보고서는 유형, 기능 및 애플리케이션을 기준으로 시장을 분류했습니다.
유형별 분류:
하드웨어
소프트웨어
서비스
시장을 지배하는 소프트웨어
이 보고서는 유형에 따라 시장을 자세히 분류하고 분석했습니다. 여기에는 하드웨어, 소프트웨어, 서비스가 포함됩니다. 보고서에 따르면 소프트웨어가 가장 큰 비중을 차지했습니다.
소프트웨어는 유연성과 확장성이 뛰어나 다양한 운영 요구 사항에 대한 적응력이 뛰어나기 때문에 시장을 지배하고 있습니다. 또한 새로운 알고리즘이나 기능을 포함하도록 쉽게 업데이트할 수 있어 석유 및 가스 운영이 기술 발전의 최전선에 서도록 보장합니다. 또한 소프트웨어 솔루션은 중장비나 추가 하드웨어 설치가 필요 없기 때문에 장기적으로 더 비용 효율적입니다. 이 외에도 기존 시스템에 원활하게 통합할 수 있어 데이터와 프로세스를 중앙 집중화할 수 있습니다. 이러한 조화는 데이터 분석을 크게 개선하여 보다 정확하고 시기적절한 의사결정을 가능하게 합니다. 또한 여러 사이트에 소프트웨어를 배포하여 운영 관리에 대한 통합된 접근 방식을 제공할 수 있습니다. 이 외에도 석유 및 가스 부문에서 발생하는 특정 문제와 기회를 해결하기 위해 지속적으로 개선할 수 있습니다.
기능별 분류:
예측 유지보수 및 기계 검사
자재 이동
생산 계획
현장 서비스
품질 관리
매립
예측 유지보수 및 기계 검사는 시장에서 가장 큰 점유율을 차지하고 있습니다.
기능에 따라 시장을 세분화하고 분석한 결과도 보고서에 자세히 나와 있습니다. 여기에는 예측 유지보수 및 기계 검사, 자재 이동, 생산 계획, 현장 서비스, 품질 관리, 매립이 포함됩니다. 보고서에 따르면 예측 유지 보수 및 기계 검사가 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다.
예측 유지 보수와 기계 검사는 장비 데이터를 분석하고 고장이 발생하기 전에 예측하여 다운타임을 줄이는 데 도움이 되기 때문에 시장을 지배하고 있습니다. 또한, 해결하지 않으면 심각한 안전 문제로 이어질 수 있는 마모 또는 기타 형태의 성능 저하를 식별하는 데 도움이 됩니다. 잠재적인 문제를 선제적으로 파악함으로써 기업은 필요에 따라 부품을 교체하거나 수리하여 전반적인 운영 안전성을 개선할 수 있습니다. 또한 센서 기술과 사물인터넷(IoT)의 발전으로 데이터 수집이 더욱 강력하고 정확해져 예측 유지보수 및 기계 검사의 신뢰성과 효율성이 높아진 것도 시장 성장에 긍정적인 영향을 미치고 있습니다. 또한 예측 유지보수 및 기계 검사는 유지보수 비용을 절감하고 운영 효율성을 높이며 보안 프로토콜을 강화하기 때문에 강력한 투자 수익률(ROI)을 제공합니다.
애플리케이션별 분류:
업스트림
다운스트림
미드스트림
업스트림은 시장에서 가장 큰 점유율을 차지합니다.
애플리케이션을 기반으로 한 시장의 상세한 분류 및 분석도 보고서에 제공되었습니다. 여기에는 업스트림, 다운스트림, 미드스트림이 포함됩니다. 보고서에 따르면 업스트림이 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다.
업스트림은 천연가스 및 원유의 시추, 탐사, 추출 등 복잡하고 데이터 집약적인 다양한 작업이 포함되기 때문에 시장을 지배하고 있습니다. 또한 유망한 시추 위치를 파악하기 위해 지질 해석과 저류층 모델링을 위한 광범위한 데이터 분석이 필요합니다. 또한, 업스트림 운영에서는 AI 기반 예측 분석이 장비 고장을 예측하는 데 널리 사용되어 시간과 비용을 모두 절약할 수 있는 선제적 조치를 취할 수 있습니다. 이 외에도 AI 기반 원격 감지 기술과 로봇 공학은 인간 작업자에게 위험하거나 물류적으로 관리하기 어려운 중요한 작업을 수행하는 데 널리 활용되어 안전과 운영 효율성을 향상시킵니다. 또한 엄격한 환경 규제로 인해 업스트림 부문에서 AI가 광범위하게 채택되면서 시장 성장에 유리하게 작용하고 있습니다.
지역별 분석:
북미
미국
캐나다
아시아 태평양
중국
일본
인도
대한민국
호주
인도네시아
기타
유럽
독일
프랑스
영국
이탈리아
스페인
러시아
기타
라틴 아메리카
브라질
멕시코
기타
중동 및 아프리카
북미는 석유 및 가스 시장 점유율에서 가장 큰 AI를 차지하며 뚜렷한 우위를 보이고 있습니다.
이 시장 조사 보고서는 북미(미국, 캐나다), 아시아 태평양(중국, 일본, 인도, 한국, 호주, 인도네시아 등), 유럽(독일, 프랑스, 영국, 이탈리아, 스페인, 러시아 등), 라틴 아메리카(브라질, 멕시코 등), 중동 및 아프리카 등 모든 주요 지역 시장에 대한 종합적인 분석도 제공합니다. 보고서에 따르면 북미가 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다.
북미는 석유 및 가스 추출과 AI 기술 모두에 대한 인프라가 잘 발달되어 있어 기업들이 AI 솔루션을 도입하고 통합하기가 더 쉽습니다. 또한 석유 및 가스 부문에서 AI의 지속적인 개발과 구현을 보장하기 위해 지역 정부와 민간 기업의 연구 및 혁신에 대한 투자 수준이 높아지면서 시장 성장에 긍정적인 영향을 미치고 있습니다. 이 외에도 북미 지역의 기업들은 데이터 분석의 가치에 대해 보다 성숙한 이해를 가지고 있습니다. 이러한 데이터 중심 문화는 석유 및 가스를 포함한 다양한 부문에서 AI 기능을 수용하고 최적화하는 데 도움이 됩니다. 또한 데이터 과학과 AI 알고리즘에 대한 교육을 받은 숙련된 인력을 쉽게 구할 수 있어 첨단 기술의 구현이 용이하다는 점도 시장 성장에 기여하고 있습니다.
경쟁 환경:
선도적인 기업들은 머신러닝(ML), 예측 분석, 자연어 처리(NLP)를 활용하여 탐사 및 시추부터 생산 및 유통에 이르기까지 석유 및 가스 라이프사이클의 모든 측면을 최적화하고 있습니다. 또한 혁신을 가속화하고 지식을 공유하기 위해 기술 제공업체, 학술 기관 및 경쟁업체와 전략적 파트너십을 구축하고 있습니다. 또한, 특정 문제를 해결하고 맞춤형 솔루션을 제공하기 위해 고객 인사이트를 확보하는 데 주력하여 신뢰를 구축하고 전반적인 고객 만족도를 향상시키고 있습니다. 이 외에도 시장 선도 기업들은 본격적인 도입에 앞서 AI 기술의 실제 적용을 테스트하기 위한 파일럿 프로그램에 투자하고 있습니다. 또한 지속 가능성과 환경적 책임에 대한 강조가 높아지면서 기업들은 다양한 지역과 국가의 엄격한 규제 요건을 충족하는 AI 솔루션을 구축해야 합니다.
이 보고서는 시장의 경쟁 환경에 대한 포괄적인 분석을 제공했습니다. 모든 주요 기업의 상세한 프로필도 제공되었습니다. 시장의 주요 업체는 다음과 같습니다:
액센츄어
C3.AI Inc.
Cisco Systems Inc.
클라우데라 Inc.
Fugenx Technologies
Huawei Technologies Co. Ltd
Infosys Limited
인텔 주식회사
국제 비즈니스 머신 코퍼레이션
마이크로소프트 주식회사
Neudax
엔비디아 주식회사
오라클 주식회사
Shell plc.
최근 개발:
는 2023년 1월 석유 및 가스를 포함한 비즈니스 및 산업 전반의 혁신 노력을 가속화할 C3 제너레이티브 AI 제품군을 출시했습니다.
2020년 3월, 액센츄어(Accenture plc)와 SAP는 프로세스와 비용을 간소화하는 업스트림 석유 및 가스 솔루션을 출시했습니다. 이 혁신적인 솔루션은 AI를 사용하여 고객이 운영 및 현금 흐름에 대한 가시성을 높일 수 있도록 지원합니다.
2022년 10월, 화웨이 테크놀로지스(Huawei Technologies Co. 는 엣지 컴퓨팅, AI, 하드 파이프 격리를 사용하여 모든 운영을 관리하고 보안을 강화하는 통합 유전 및 가스전 네트워크 솔루션을 선보였습니다.
이 보고서의 주요 질문에 대한 답변
1. 2023년 전 세계 석유 및 가스 시장의 AI 규모는 어느 정도일까요?
2. 2024~2032년 석유 및 가스 시장에서 글로벌 AI의 예상 성장률은 얼마인가?
3. 석유 및 가스 시장에서 글로벌 AI를 이끄는 주요 요인은 무엇입니까?
4. COVID-19가 석유 및 가스 시장의 글로벌 AI에 미친 영향은 무엇입니까?
5. 유형에 따라 석유 및 가스 시장에서 글로벌 AI의 분류는 무엇입니까?
6. 기능에 따라 석유 및 가스 시장에서 글로벌 AI의 세분화는 무엇입니까?
7. 애플리케이션에 따라 석유 및 가스 시장에서 글로벌 AI의 분류는 무엇입니까?
8. 석유 및 가스 시장에서 글로벌 AI의 주요 지역은 어디입니까?
9. 석유 및 가스 시장에서 글로벌 AI의 주요 업체 / 회사는 누구입니까?
■ 보고서 목차
1 머리말 표 1: 글로벌: 석유 및 가스 시장에서의 AI: 주요 산업 하이라이트, 2023년 및 2032년 표 2: 글로벌: 석유 및 가스 시장의 AI 전망: 유형별 분류(백만 달러), 2024-2032년 표 3: 글로벌: 석유 및 가스 시장의 AI 전망: 기능별 세분화: 2024-2032년 (백만 US$), 2024-2032년 표 4 : 글로벌 : 석유 및 가스 시장 예측의 AI: 애플리케이션별 분류 (백만 US$), 2024-2032년 표 5 : 글로벌 : 석유 및 가스 시장 예측의 AI: 지역별 세분화 (백만 US$), 2024-2032년 표 6: 글로벌: 석유 및 가스 시장의 AI: 경쟁 구조 표 7: 글로벌: 석유 및 가스 시장의 AI: 주요 기업 그림 1: 글로벌: 석유 및 가스 시장에서의 AI: 주요 동인 및 과제 그림 2: 글로벌: 석유 및 가스 시장의 AI: 매출 가치(미화 10억 달러), 2018-2023년 그림 3: 글로벌: 석유 및 가스 시장의 AI 전망: 매출 가치(미화 10억 달러), 2024-2032년 그림 4: 글로벌: 석유 및 가스 시장에서의 AI: 유형별 분류(%), 2023년 그림 5: 글로벌: 석유 및 가스 시장의 AI: 기능별 세분화(%), 2023년 그림 6: 글로벌: 석유 및 가스 시장의 AI: 애플리케이션별 분류 (%), 2023년 그림 7: 글로벌: 석유 및 가스 시장의 AI: 지역별 세분화 (%), 2023 년 그림 8: 글로벌: 석유 및 가스(하드웨어) 시장의 AI: 판매 가치(백만 달러), 2018년 및 2023년 그림 9: 글로벌: 석유 및 가스(하드웨어) 시장의 AI 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 10: 글로벌: 석유 및 가스(소프트웨어) 시장의 AI: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 11: 글로벌: 석유 및 가스(소프트웨어) 시장의 AI 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 12: 글로벌: 석유 및 가스(서비스) 시장에서의 AI: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 13: 글로벌: 석유 및 가스(서비스) 시장에서의 AI 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 14: 글로벌: 석유 및 가스(예측 유지보수 및 기계 검사) 시장에서의 AI: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 15: 글로벌: 석유 및 가스 분야의 AI(예측 유지보수 및 기계 검사) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 16: 글로벌: 석유 및 가스(자재 이동) 시장에서의 AI: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 17: 글로벌: 석유 및 가스(자재 이동) 시장에서의 AI 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 18: 글로벌: 석유 및 가스(생산 계획) 시장에서의 AI: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 19: 글로벌: 석유 및 가스 분야의 AI(생산 계획) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 20: 글로벌: 석유 및 가스(현장 서비스) 시장에서의 AI: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 21: 글로벌: 석유 및 가스(현장 서비스) 시장에서의 AI 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 22: 글로벌: 석유 및 가스(품질 관리) 시장에서의 AI: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 23: 글로벌: 석유 및 가스 분야의 AI(품질 관리) 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 24: 글로벌: 석유 및 가스(채굴) 시장에서의 AI: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 25: 글로벌: 석유 및 가스(매립) 시장에서의 AI 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 26: 글로벌: 석유 및 가스(업스트림) 시장에서의 AI: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 27: 글로벌: 석유 및 가스(업스트림) 시장에서의 AI 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 28: 글로벌: 석유 및 가스(다운스트림) 시장에서의 AI: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 29: 글로벌: 석유 및 가스(다운스트림) 시장에서의 AI 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 30: 글로벌: 석유 및 가스(미드스트림) 시장에서의 AI: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 31: 글로벌: 석유 및 가스(미드스트림) 시장에서의 AI 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 32: 북미: 북미: 석유 및 가스 시장에서의 AI: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 33: 북미: 석유 및 가스 시장의 AI 시장 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 34: 미국: 석유 및 가스 시장에서의 AI: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 35: 미국: 석유 및 가스 시장에서의 AI 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 36: 캐나다: 석유 및 가스 시장의 AI: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 37: 캐나다: 석유 및 가스 시장의 AI 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 38: 아시아 태평양: 석유 및 가스 시장에서의 AI: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 39: 아시아 태평양: 석유 및 가스 시장에서의 AI 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 40: 중국: 석유 및 가스 시장에서의 AI: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 41: 중국: 석유 및 가스 시장에서의 AI 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 42: 일본: 석유 및 가스 시장에서의 AI: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 43: 일본: 석유 및 가스 시장에서의 AI 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 44: 인도: 석유 및 가스 시장에서의 AI: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 45: 인도: 석유 및 가스 시장에서의 AI 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 46: 대한민국: 석유 및 가스 시장에서의 AI: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 47: 대한민국: 석유 및 가스 시장에서의 AI 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 48: 호주 석유 및 가스 시장에서의 AI: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 49: 호주 호주: 석유 및 가스 시장에서의 AI 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 50: 인도네시아: 석유 및 가스 시장에서의 AI: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 51: 인도네시아: 석유 및 가스 시장에서의 AI 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 52: 기타: 석유 및 가스 시장에서의 AI: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 53: 기타: 석유 및 가스 시장에서의 AI 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 54: 유럽: 석유 및 가스 시장의 AI: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 55: 유럽: 석유 및 가스 시장의 AI 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 56: 독일: 석유 및 가스 시장에서의 AI: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 57: 독일: 석유 및 가스 시장에서의 AI 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 58: 프랑스: 석유 및 가스 시장에서의 AI: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 59: 프랑스: 석유 및 가스 시장의 AI 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 60: 영국: 석유 및 가스 시장에서의 AI: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 61: 영국: 석유 및 가스 시장의 AI 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 62: 이탈리아: 석유 및 가스 시장에서의 AI: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 63: 이탈리아: 석유 및 가스 시장의 AI 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 64: 스페인: 석유 및 가스 시장의 AI: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 65: 스페인: 석유 및 가스 시장의 AI 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 66: 러시아: 석유 및 가스 시장에서의 AI: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 67: 러시아: 석유 및 가스 시장의 AI 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 68: 기타: 석유 및 가스 시장에서의 AI: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 69: 기타: 석유 및 가스 시장에서의 AI 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 70: 라틴 아메리카: 석유 및 가스 시장의 AI: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 71: 라틴 아메리카: 석유 및 가스 시장의 AI 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 72: 브라질: 석유 및 가스 시장의 AI: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 73: 브라질: 석유 및 가스 시장의 AI 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 74: 멕시코: 석유 및 가스 시장의 AI: 매출 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 75: 멕시코: 석유 및 가스 시장에서의 AI 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 76: 기타: 석유 및 가스 시장에서의 AI: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 77: 기타: 석유 및 가스 시장에서의 AI 전망: 매출 가치(백만 US$), 2024-2032년 그림 78: 중동 및 아프리카: 석유 및 가스 시장에서의 AI: 판매 가치(백만 US$), 2018년 및 2023년 그림 79: 중동 및 아프리카: 석유 및 가스 시장의 AI: 국가별 매출 비중 (%), 2023년 그림 80: 중동 및 아프리카: 석유 및 가스 시장의 AI 전망: 매출 가치(백만 달러), 2024-2032년 그림 81: 글로벌: 석유 및 가스 산업에서의 AI: SWOT 분석 그림 82: 글로벌: 석유 및 가스 산업에서의 AI: 가치 사슬 분석 그림 83: 글로벌: 석유 및 가스 산업의 AI 포터의 5가지 힘 분석 The global AI in oil and gas market size reached US$ 2.7 Billion in 2023. Looking forward, IMARC Group expects the market to reach US$ 5.7 Billion by 2032, exhibiting a growth rate (CAGR) of 8.61% during 2024-2032. The increasing data explosion in the oil and gas industry, rising demand for operational efficiency, growing emphasis on safety, imposition of strict environmental regulations, and the recent technological advancements in artificial intelligence (AI) algorithms are some of the major factors propelling the market. AI in oil and gas refers to the application of artificial intelligence (AI) technologies in optimizing processes, enhancing safety, and improving decision-making in the oil and gas industry. It includes neural networks, computer visions, machine learning (ML), robotics, and natural language processing (NLP). AI in oil and gas is widely used in reservoir simulation, automated drilling, predictive maintenance, geological mapping, safety monitoring, process automation, and asset management. It aids in decision-making, reducing costs, increasing safety, improving reliability, enhancing scalability, and promoting sustainability. The widespread adoption of AI to provide cost-effective solutions that can optimize resources and streamline operations across the oil and gas industry is propelling the market growth. Furthermore, the imposition of strict environmental regulations that are compelling firms to use AI for better compliance and to minimize their carbon footprint during oil and gas extraction is positively influencing the market growth. Additionally, the recent technological advancements in AI algorithms, coupled with increased computational power, which makes it more practical and efficient to implement AI-based solutions, are supporting the market growth. Besides this, the rising shortage of skilled personnel for complex tasks is facilitating the demand for AI to enable automation capabilities across various oil and gas drilling operations. Other factors, including the growing emphasis on sustainability, increasing demand for operational transparency, and rising oil and gas exploration, are anticipated to drive the market growth. AI in Oil and Gas Market Trends/Drivers: The increasing data explosion in the oil and gas industry The oil and gas sector is generating an unprecedented volume of data stemming from sensors, drilling equipment, and various other operational technologies. As compared to traditional data analytics tools, AI is widely used to effectively manage and interpret this data in real-time, which is something. Furthermore, it offers advanced analytics capabilities that can browse through vast data sets to examine patterns, trends, and anomalies. Apart from this, AI provides the tools to transform raw data into useful insights that can be utilized for monitoring drilling operations and optimizing the supply chain processes. Moreover, companies are increasingly investing in AI solutions to make sense of their data and turn it into a strategic asset for smarter decision-making. The rising demand for operational efficiency The oil and gas sector involves complex, often hazardous operations that require meticulous planning and execution. Furthermore, human error, equipment failure, or inefficiencies in any part of the operation can result in significant financial losses or safety risks. In line with this, AI technologies, particularly machine learning (ML) and predictive analytics provide the capability to significantly optimize these operations. In addition, they can forecast equipment failures before they occur, automate repetitive tasks, and improve the precision of drilling and extraction processes. Moreover, AI not only reduces costs but also minimizes the risks associated with manual errors and system failures. As a result, operational efficiency is a major driving factor for the integration of AI in the oil and gas industry. The growing emphasis on safety The growing emphasis on safety in the oil and gas industry due to the hazardous nature of its operations, such as deep-sea drilling or working with highly flammable materials, is propelling the market growth. Furthermore, traditional safety measures often fall short of completely eliminating accidents and failures. In line with this, AI offers an advanced layer of safety protocols through real-time monitoring, predictive analytics, and automated control systems. It can analyze data from multiple sensors to detect irregularities that could signify a potential accident, enabling preventive actions to be taken before an incident occurs. Moreover, AI can automate certain high-risk tasks, reducing the need for manual intervention in potentially dangerous scenarios. As a result, the adoption of AI technologies for enhancing safety measures is a significant factor fueling the market growth. AI in Oil and Gas Industry Segmentation: IMARC Group provides an analysis of the key trends in each segment of the global AI in oil and gas market report, along with forecasts at the global, regional and country levels from 2024-2032. Our report has categorized the market based on type, function and application. Breakup by Type: Hardware Software Services Software dominate the market The report has provided a detailed breakup and analysis of the market based on type. This includes hardware, software, and services. According to the report, software represented the largest segment. Software is dominating the market as it offers excellent flexibility and scalability, which make it highly adaptable to diverse operational needs. Furthermore, it can be easily updated to include new algorithms or features, ensuring that the oil and gas operations remain at the forefront of technological advancements. In addition, software solutions are more cost-effective in the long term, as they eliminate the need for heavy machinery or additional hardware installations. Besides this, it can be seamlessly integrated into existing systems, allowing for the centralization of data and processes. This harmonization significantly improves data analytics, enabling more accurate and timely decision-making. Moreover, software can be deployed across multiple sites, providing a unified approach to operations management. Apart from this, it can be continuously refined to address specific issues and opportunities presented by the oil and gas sector. Breakup by Function: Predictive Maintenance and Machinery Inspection Material Movement Production Planning Field Services Quality Control Reclamation Predictive maintenance and machinery inspection hold the largest share in the market A detailed breakup and analysis of the market based on the function has also been provided in the report. This includes predictive maintenance and machinery inspection, material movement, production planning, field services, quality control, and reclamation. According to the report, predictive maintenance and machinery inspection accounted for the largest market share. Predictive maintenance and machinery inspection are dominating the market as they aid in reducing downtime by analyzing equipment data and predicting failures before they happen. Furthermore, they help in identifying wear and tear or other forms of degradation that, if not addressed, could lead to serious safety issues. By preemptively identifying potential problems, companies can replace or repair components as needed, thereby improving the overall safety of operations. Additionally, the advancement in sensor technology and the Internet of Things (IoT), which has made data collection more robust and accurate, making predictive maintenance and machinery inspection increasingly reliable and effective, is positively influencing the market growth. Moreover, predictive maintenance and machinery inspection offers a strong return on investment (ROI), as they reduce maintenance costs, increase operational efficiency, and enhance security protocols. Breakup by Application: Upstream Downstream Midstream Upstream hold the largest share in the market A detailed breakup and analysis of the market based on the application has also been provided in the report. This includes upstream, downstream, and midstream. According to the report, upstream accounted for the largest market share. The upstream is dominating the market as it involves various complex and data-intensive tasks, such as drilling, exploration, and extraction of natural gas and crude oil. Furthermore, it requires extensive data analysis for geological interpretation and reservoir modeling to identify promising drilling locations. In addition, AI-based predictive analytics are widely used in upstream operations to forecast equipment failures, allowing for preemptive actions that can save both time and money. Besides this, AI-powered remote sensing technologies and robotics are widely utilized to perform critical tasks that are either hazardous for human workers or logistically challenging to manage, thereby enhancing safety and operational efficiency. Moreover, the widespread adoption of AI in the upstream sector due to the imposition of strict environmental regulations is favoring the market growth. Breakup by Region: North America United States Canada Asia-Pacific China Japan India South Korea Australia Indonesia Others Europe Germany France United Kingdom Italy Spain Russia Others Latin America Brazil Mexico Others Middle East and Africa North America exhibits a clear dominance, accounting for the largest AI in oil and gas market share The market research report has also provided a comprehensive analysis of all the major regional markets, which include North America (the United States and Canada); Asia Pacific (China, Japan, India, South Korea, Australia, Indonesia, and others); Europe (Germany, France, the United Kingdom, Italy, Spain, Russia, and others); Latin America (Brazil, Mexico, and others); and the Middle East and Africa. According to the report, North America accounted for the largest market share. North America has a well-developed infrastructure for both oil and gas extraction and AI technology, making it easier for companies to adopt and integrate AI solutions. Furthermore, the escalating level of investment in research and innovation by regional governments and private players to ensure continuous development and implementation of AI in the oil and gas sector is positively influencing the market growth. Besides this, companies in North America have a more mature understanding of the value of data analytics. This data-driven culture is conducive to the acceptance and optimization of AI capabilities across various sectors, including oil and gas. Moreover, the easy availability of a skilled workforce trained in data sciences and AI algorithms, which facilitates the implementation of advanced technologies, is contributing to the market growth. Competitive Landscape: Leading companies are leveraging machine learning (ML), predictive analytics, and natural language processing (NLP) to optimize every aspect of the oil and gas lifecycle, from exploration and drilling to production and distribution. Additionally, they are forging strategic partnerships with technology providers, academic institutions, and competitors to accelerate innovation and share knowledge. Furthermore, they are focusing on gaining customer insights to address specific problems and offer tailored solutions, which aids in building trust and improving overall customer satisfaction. Besides this, market leaders are investing in pilot programs to test the practical applications of AI technologies before full-scale implementation. Moreover, the escalating emphasis on sustainability and environmental responsibility has prompted companies to build AI solutions that meet the stringent regulatory requirements of various regions and countries. The report has provided a comprehensive analysis of the competitive landscape in the market. Detailed profiles of all major companies have also been provided. Some of the key players in the market include: Accenture plc C3.AI Inc. Cisco Systems Inc. Cloudera Inc. Fugenx Technologies Huawei Technologies Co. Ltd Infosys Limited Intel Corporation International Business Machines Corporation Microsoft Corporation Neudax Nvidia Corporation Oracle Corporation Shell plc. Recent Developments: In January 2023, C3.AI Inc. launched the C3 Generative AI product suite, which will accelerate transformation efforts across business and industries, including oil and gas. In March 2020, Accenture plc and SAP launched an upstream oil and gas solution to streamline processes and costs. This innovative solution uses AI to assist clients in increasing their visibility into operations and cash flow. In October 2022, Huawei Technologies Co. Ltd showcased its Integrated Oil and Gas Field Network Solution, which uses edge computing, AI, and hard pipe isolation to manage all operations and enhance security. Key Questions Answered in This Report 1. What was the size of the global AI in oil and gas market in 2023? 2. What is the expected growth rate of the global AI in oil and gas market during 2024-2032? 3. What are the key factors driving the global AI in oil and gas market? 4. What has been the impact of COVID-19 on the global AI in oil and gas market? 5. What is the breakup of the global AI in oil and gas market based on the type? 6. What is the breakup of the global AI in oil and gas market based on the function? 7. What is the breakup of the global AI in oil and gas market based on the application? 8. What are the key regions in the global AI in oil and gas market? 9. Who are the key players/companies in the global AI in oil and gas market? |
| ※본 조사보고서 [세계의 석유 및 가스 시장의 AI : 유형별 (하드웨어, 소프트웨어, 서비스), 기능별 (예측 유지 보수 및 기계 검사, 자재 이동, 생산 계획, 현장 서비스, 품질 관리, 매립), 애플리케이션별 (업스트림, 다운스트림, 미드스트림) 및 지역별 (2024-2032 년)] (코드 : IMA05FE-Z3590) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
| ※본 조사보고서 [세계의 석유 및 가스 시장의 AI : 유형별 (하드웨어, 소프트웨어, 서비스), 기능별 (예측 유지 보수 및 기계 검사, 자재 이동, 생산 계획, 현장 서비스, 품질 관리, 매립), 애플리케이션별 (업스트림, 다운스트림, 미드스트림) 및 지역별 (2024-2032 년)] 에 대해서 E메일 문의는 여기를 클릭하세요. |
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